end

Transkrypt

end

Informatyka
Wykład 1
Witold Dyrka
[email protected]
20/2/2012
Program wykładów
0. Informatyka. Wprowadzenie do Matlaba
(13.02.12)
1. Matlab dla programistów C/C++
(20.02.12)
2. Optymalizacja obliczeń. Grafika w Matlabie
(05.03.12)
3. Programowanie zorientowane obiektowo
(19.03.12)
4. Programowanie zorientowane obiektowe
w praktyce
(02.04.12)
5. Graficzny interfejs użytkownika
(16.04.12)
6. Obliczenia numeryczne
(30.04.12)
7. Kolokwium
(14.05.12)
Dzisiejszy wykład w oparciu o...
●
●
●
●
B. Mrozek, Z. Mrozek. MATLAB i Simulink. Poradnik użytkownika. Wydanie
III. Helion 2010. Rozdział 3 i 5.
MATLAB® Getting Started Guide (R2011b).
http://www.mathworks.com/help/pdf_doc/matlab/getstart.pdf
MATLAB Documentation Center (beta). Programming and Data Types
http://www.mathworks.com/help/matlab/
R. Sedgewick, K. Wayne. Introduction to Programming in Java. Appendix E:
MATLAB. http://introcs.cs.princeton.edu/java/11matlab/
Program na dziś
●
Uwarunkowania i cele – przypomnienie
●
Skrypty i funkcje
●
Instrukcje sterujące
●
Typy danych (patrz wykład 1.5)
Uwarunkowania
●
Oczekuję, że potrafią Państwo:
●
opisać algorytm w formie pseudokodu i/lub schematu
blokowego
●
korzystać z instrukcji warunkowych i pętli
●
dzielić program na funkcje, przekazywać parametry funkcji
●
formatować kod (np. wcięcia) oraz pisać komentarze
●
tworzyć własne typy danych: struktury C i/lub klasy C++
(przynajmniej niektórzy z Państwa)
Cele
●
●
Rozwinięcie umiejętności poprawnego programowania:
●
programowanie proceduralne
●
elementy programowania obiektowego
●
tworzenie graficznego interfejsu użytkownika
Nabycie umiejętności samodzielnego uczenia się
●
●
języka programowania
Poznanie MATLABa jako narzędzia
●
rozwiązywania problemów numerycznych
Program na dziś (2)
●
●
Skrypty i funkcje
●
M-skrypty
●
M-funkcje
–
–
–
–
funkcje główna
subfunkcje
przekazywanie parametrów
funkcje zagnieżdżone
●
●
widoczność i zakresy
„Pierwszy skrypt” w Matlabie
% Skrypt pitagoras1.m
na podst. Mrozek&Mrozek'10
% Warunki początkowe:
%
a, b - długości przyprostokątnych tr. prostokątnego
% Program oblicza długość przeciwprostokątnej.
c2 = a.^2 + b.^2;
c = sqrt(c2)
% inicjacja zmiennej c2
% inicjacja zmiennej c pierwiastkiem c2
% oraz wypisanie na ekranie
>> a=3; b=4;
>> pitagoras1
c =
5
% definicja zmiennych używanych w skrypcie
% nazwa pliku bez rozszerzenia
●
Nie ma funkcji main
●
Skrypt korzysta z przestrzeni roboczej, z której jest wywoływany
●
a i b muszą być w przestrzeni roboczej (Workspace)
●
c i c2 są umieszczane w przestrzeni roboczej
M-skrypt
●
●
MATLAB wykonuje polecenia znalezione w skrypcie
●
tak jakby zostały podane w oknie poleceń (Command Window)
●
program skryptowy nie stanowi samodzielnej aplikacji
jest wywoływany wewnątrz innego programu, interpretera
–
nie jest kompilowany
Skrypt nie przyjmuje argumentów
●
●
–
ale operuje na danych z aktualnej przestrzeni roboczej
Skrypt niczego nie zwraca zwraca
●
% pitagoras1(a,b)
% c = pitagoras1()
ale utworzone zmienne pozostają w przestrzeni roboczej
„Pierwsza funkcja” w Matlabie
function c=pitagoras(a,b)
% PITAGORAS na podst. Mrozek&Mrozek'10
% Wywołanie: c = pitagoras(a,b)
%
a, b - długości przyprostokątnych trójkąta prostokątnego
%
c
- długość przeciwprostokątnej.
c2 = a.^2 + b.^2;
c = sqrt(c2);
% inicjacja zmiennej c2
% inicjacja zmiennej c pierwiastkiem c2
% oraz wypisanie na ekranie
end
% niekonieczne
>> c = pitagoras(a,b)
c =
5
% nazwa pliku bez rozszerzenia
●
Funkcja powinna mieć taką samą nazwę jak plik w którym się znajduje
●
Funkcja ma własną przestrzeni roboczą (zakres lokalny)
●
a i b muszą zostać przekazane jako parametry, a c zostać zwrócone
●
c i c2 żyją tylko w lokalnej przestrzeni roboczej funkcji
Definicja M-funkcji
function [ argumenty_wy ] = Nazwa_funkcji( argumenty_we )
%NAZWA_FUNKCJI Miejsce na krótki opis
%
Miejsce na dokładny opis
% kod funkcji ...
end
●
Funkcja może przyjąć wiele argumentów wejściowych
●
●
i zwrócić wiele argumentów wyjściowych
Opis funkcji pod nagłówkiem wykorzystuje polecenie help:
>> help Nazwa_funkcji
Nazwa_funkcji Miejsce na krótki opis
Miejsce na dokladny opis
>> help pitagoras
pitagoras na podst. Mrozek&Mrozek'10
Wywolanie: c = pitagoras(a,b)
a, b - dlugosci przyprostokatnych trójkata prostokatnego
c
- dlugosc przeciwprostokatnej
MATLAB – język interpretowany
●
Programy w MATLABie nie wymagają funkcji main
●
dlaczego?
●
typowo nie tworzymy samodzielnych aplikacji
–
–
●
●
funkcje są wywoływane wewnątrz interpretera
mówimy, że MATLAB nie kompiluje kodu, ale go interpretuje
Dzięki interpretowaniu łatwiej uzyskać:
●
niezależność od platformy sprzętowej
●
dynamiczny systemu typów
●
dynamiczny zakres
Kosztem użycia interpretera jest gorsza wydajność
Funkcja główna
●
Pierwsza funkcja w pliku jest funkcją główną
●
tylko funkcję główną można wywołać spoza tego pliku
●
nazwa pliku i funkcji głównej powinna być zgodna
–
interpreter rozpoznaje funkcje po nazwie pliku
np. zapiszmy naszą funkcję pitagoras w pliku tales.m:
function c=pitagoras(a,b)
% PITAGORAS na podst. Mrozek&Mrozek'10
% ...
c2 = a.^2 + b.^2;
c = sqrt(c2);
wywołujemy w oknie poleceń:
>> c = tales(a,b)
c =
5
>> help tales
PITAGORAS na podst. Mrozek&Mrozek'10
...
Subfunkcje
●
Kolejne funkcje w pliku są subfunkcjami
●
widzialne tylko dla funkcji głównej – służą jako funkcje pomocnicze
●
mają lokalne przestrzenie robocze – wymagają przekazywania argumentów
function [sr, med] = statystyka(u) % Funkcja glowna
% STATYSTYKA Znajduje srednia i mediana uzywajac funkcji wewnetrznych
n = length(u);
% dlugosc wektora
sr = srednia(u, n);
med = mediana(u, n);
function a = srednia(v, n)
% Liczy srednia.
a = sum(v)/n;
% Subfunkcja
function m = mediana(v, n)
% Liczy mediane.
w = sort(v);
if rem(n, 2) == 1
m = w((n+1) / 2);
else
m = (w(n/2) + w(n/2+1)) / 2;
end
% Subfunkcja
% suma elementow wektora / dlugosc
% sortowanie wektora
% reszta z dzielenia
http://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_prog/subfunctions.html
Subfunkcje – przykład
function [sr, med] = statystyka(u) % Funkcja glowna
% STATYSTYKA Znajduje srednia i mediana uzywajac funkcji wewnetrznych
n = length(u);
% dlugosc wektora
sr = srednia(u, n);
med = mediana(u, n);
function a = srednia(v, n)
% Liczy srednia.
a = sum(v)/n;
% Subfunkcja
>> statystyka([1 4 8])
ans =
4.3333
% jeśli nie podano listy parametrów wy
% zwróci tylko pierwszy
% suma elementow wektora / dlugosc
>> s = statystyka([1 4 8])
s =
4.3333
>> [s m] = statystyka([1 4 8])
s =
4.3333
m =
4
% odebranie dwu zwróconych wartości
>> help statystyka>srednia
Liczy srednia.
% dostęp do pomocy subfunkcji
Przekazywanie parametrów
do/z funkcji
●
MATLAB zawsze przekazuje argumenty przez wartość
●
funkcja posiada własną kopię parametru
–
●
●
●
kopia dużych macierzy jest tworzona dopiero w momencie
modyfikacji zmiennej
zwracanie parametrów też wymaga kopiowania
Używanie zmiennych globalnych jest niezalecane
Uniknąć kopiowania dużych macierzy można stosując funkcje
zagnieżdżone
Funkcje zagnieżdżone
function y = taxDemoPL(income)
%TAXDEMOPL jest wersją taxdemo używanego przez nesteddemo.
% Oblicza podatek dochodowy w warunkach polskich.
% Użyj polecenia: type taxdemo, żeby zobaczyć oryginalne taxdemo
AdjustedIncome = income - 3091;
% Dochód – kwota wolna
% Wywołanie computeTax nie wymaga przekazania parametru AdjustedIncome
y = computeTax;
% Funkcja zagnieżdżona
function y = computeTax
% Funkcja computeTax widzi zmienną AdjustedIncome,
% która znajduje się w przestrzeni roboczej funkcji wywołującej
y = 0.18 * AdjustedIncome;
end % Funkcja zagnieżdżona musi być zakończona end-em
end % Funkcja zawierająca funkcję zagnieżdżoną musi być zakończona end-em
>> taxDemoPL(25000)
ans =
3.9436e+003
>> format short g
>> taxDemoPL(25000)
ans =
3943.6
% ups, kiepski format
% optymalny (stało/zmiennoprzecinkowy), 5 cyfr
Widoczność funkcji zagnieżdżonych
function A(x, y)
% Funkcja główna
B(x, y);
D(y);
% - widzi tylko funkcje
%
zagnieżdżone w niej bezpośrednio
function B(x, y)
% Funkcja zagnieżdżona w A
C(x);
D(y);
% - widzi funkcję C zagnieżdżoną w niej
% - i D zagnieżdżoną na tym samym poziomie co ona sama
function C(x)
% Funkcja zagnieżdżona w B
D(x);
% - widzi funkcję D, bo była widoczna z B
end
end
function D(x)
E(x);
function E(x)
%...
end
end
end
% Funkcja zagnieżdżona w A
% - widzi funkcję E zagnieżdżoną w niej
% Funkcja zagnieżdżona w D
Widoczność funkcji
function A(x, y)
A:
A, B, D
B:
B, B,
A,
D D B, C
C:
B, B,
A,
D D B, C
D:
B, B,
A,
D D D, E
E:
B, B,
A,
D D D, E
B(x, y);
D(y);
function B(x, y)
C(x);
D(y);
function C(x)
C
D(x);
end
end
function D(x)
E(x);
function E(x)
%...
end
end
end
E
Zakresy zmiennych
w funkcjach zagnieżdżonych
Zmienna używana lub definiowana w funkcji zagnieżdżonej
znajduje się w przestrzeni roboczej zewnętrznej funkcji, która
●
zawiera tę funkcję zagnieżdżoną
●
korzysta z tej zmiennej
function varScope1
x = 5;
nestfun1
function nestfun1
nestfun2
end
function nestfun2
x = x + 1
end
end
●
x w przestrzeni roboczej
funkcji varScope1
http://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_prog/nested-functions.html
●
Zakresy zmiennych
●
●
function varScope1
x = 5;
nestfun1
function nestfun1
nestfun2
function varScope2
nestfun1
function nestfun1
nestfun2
function nestfun2
x = 5;
function nestfun2
end
x = x + 1
end
end
x = x + 1
end
end
end
●
funkcji varScope1
●
funkcji varScope2, która
- zawiera nestfun2
- korzysta z x
●
Zakresy zmiennych
●
●
function varScope1
x = 5;
nestfun1
function nestfun1
nestfun2
function varScope2
nestfun1
function nestfun1
nestfun2
function nestfun2
x = 5;
function nestfun2
end
x = x + 1
end
end
x = x + 1
end
end
end
●
funkcji varScope1
●
funkcji varScope2, która
- zawiera nestfun2
- korzysta z x
function varScope3
nestfun1
nestfun2
function nestfun1
x = 5;
end
function nestfun2
x = x + 1
end
end
●
dwa różne x w funkcjach
nestfun1 i nestfun2
- stąd błąd w nestfun2
●
Zakres zmiennych wyjściowych
●
Parametry wyjściowe zwracane przez funkcję zagnieżdżoną
znajduje się w lokalnej przestrzeni roboczej tej funkcji
function varScope4
x = 5;
nestfun;
function varScope5
x = 5;
z = nestfun;
function y = nestfun
y = x + 1;
end
y
end
●
błąd!
y niezdefiniowane
w przestrzeni roboczej
funkcji varScope4
function y = nestfun
y = x + 1;
end
z
end
●
dobrze
Program na dziś (3)
●
●
Skrypty i funkcje
●
●
instrukcje warunkowe
–
operatory porównania
●
pętle
●
obsługa błędów
–
sprawdzanie warunków początkowych
Instrukcje języka MATLAB
●
●
●
Instrukcje warunkowe
●
if – elseif – else – end
●
switch – case – otherwise – end
Pętle
●
while – end
●
for – end
●
continue, break
Obsługa błędów
●
try-catch-end
Instrukcje warunkowe:
if – elseif – else – end
twojaLiczba = input('Podaj liczbe: ');
% czyta zmienną z konsoli
% w Matlabie literał łańcuchowy
% w „uszach”, a nie w cudzysłowie
% Instrukcja warunkowa if:
if twojaLiczba < 0
disp('Ujemna')
elseif twojaLiczba > 0
% warunek nie musi być w nawiasie
% wyświetla zmienną: tutaj łańcuch
% elseif to jedno słowo kluczowe
disp('Dodatnia')
else
disp('Zero')
end
% instrukcję warunkową kończymy end
http://www.mathworks.com/help/pdf_doc/matlab/getstart.pdf, s.157
Instrukcje warunkowe:
switch – case – otherwise – end
[numerDnia, nazwaDnia] = weekday(date, 'long');
% date-funkcja zwracająca
% aktualna datę
% date ≡ date()
% weekday – funkcja zwracająca dzień tygodnia
% dla podanej daty i zadanego formatu (tu:'long')
% Instrukcja wyboru switch:
%
%
switch nazwaDnia
w przeciwieństwie do C/C++
wykonuje tylko jeden przypadek
nie trzeba break
% wartość wyrażenia sterującego wyborem (tu: nazwaDnia)
% musi być skalarem lub łańcuchem
case 'Monday'
disp('Pierwszy dzien tygodnia pracy')
% pojedyncza stała
case {'Tuesday','Wednesday','Thursday'}
disp('Środek tygodnia pracy')
% lub lista stałych
case 'Friday'
disp('Ostatni dzien tygodnia pracy')
otherwise
disp('Weekend!')
end
% to samo co default: w C/C++
Operatory porównania
A<B, A>B, A<=B, A>=B, A==B, A~=B
●
porównują odpowiadające sobie elementy macierzy:
>> A = rand(3), B=rand(3)
A =
0.8147
0.9134
0.2785
0.9058
0.6324
0.5469
0.1270
0.0975
0.9575
B =
0.9649
0.1576
0.9706
>> A>B
ans =
0
1
0
0.9572
0.4854
0.8003
0
1
0
0.1419
0.4218
0.9157
1
1
1
A<B, A>B, A<=B, A>=B – tylko części rzeczywiste liczb zespolonych
A==B, A~=B
– część rzeczywistą i urojoną
Porównywanie tablic
w instrukcjach warunkowych
●
Przykład: chcemy sprawdzić czy tablice są różne:
>> A = ones(2), B=ones(2); B(1,1)=0
A =
1
1
1
1
B =
0
1
1
1
>> if (A~=B) disp('Rozne'), else disp('Identyczne'), end
Identyczne
% Co???
% operator ~= zwraca tablicę wartości logicznych NxN (tu:2x2)
>> if (~isequal(A,B)) disp('Rozne'), else disp('Identyczne'), end
Rozne
% Ok.
% funkcja isequal zwraca skalarną wartość logiczną (1/0)
Pętle:
while – end
składnia podobna jak w C/C++
●
function v = potega2(N)
%POTEGA2 zwraca największa potęgę 2-ki mniejsza od zadanego N
v = 1;
while v <= N/2
v = 2 * v;
end
●
nie ma pętli do – while
Pętle:
for - end
function p = silnia(N)
%SILNIA zwraca iloczyn 1 * 2 * ... * N
p = 1;
for k = 1:N
% w C/C++: for (int k=1; k<=N; k++)
p = p * k;
end
●
nie należy iterować po i i j,
●
w programach działających na liczbach zespolonych i = j = sqrt(-1)
Pętle:
for – end
●
(2)
ogólna postać pętli for:
for zmienna_iteracyjna = wartość_początkowa: krok : wartość_końcowa
polecenia
end
Pętle:
for – end
●
(2)
polecenia
end
●
np.
for x = pi/100 : pi/100 : 10*pi;
y = sin(x)/x;
plot(x, y);
hold on;
% następny wykres nie zamaże poprzedniego
end
Pętle:
for – end
●
(2)
polecenia
end
●
np.
for x = pi/100 : pi/100 : 10*pi;
y = sin(x)/x;
plot(x, y);
hold on;
% następny wykres nie zamaże poprzedniego
end
●
●
nieefektywny kod, lepiej zrobić to tak:
x = pi/100 : pi/100 : 10*pi;
% = linspace(pi/100, 10*pi, 1000)
y = sin(x)./x;
% tablicowe dzielenie sinusa
plot(x, y, '.');
% wykreśla same punkty
jest to przykład wektoryzacji pętli
Przykład
function liczba_linii = liniekodu(nazwa_pliku)
%LINIEKODU zlicza liczbę linii kodu w pliku źrodłowym
% Wywołanie: liczna_linii = liniekodu(nazwa_pliku)
fid = fopen(nazwa_pliku,'r');
count = 0;
% otwiera plik do odczytu w trybie bin.
while ~feof(fid)
% dopóki nie natrafi na koniec pliku
line = strtrim(fgetl(fid)); % fgetl czyta linie; strtrim usuwa wcięcia
if isempty(line) || strncmp(line,'%',1) || ~ischar(line)
% - jeśli linia pusta lub komentarz
% lub nie jest tablicą znaków
continue
% - przejdź do początku pętli pomijając
% pozostałe polecenia
end
end
count = count + 1;
fprintf('%d linii\n',count);
fclose(fid);
>> liniekodu('liniekodu.m')
12 linii
% zwiększ licznik linii kodu
% formatowane wyjście - podobnie jak w C
% zamyka plik
http://www.mathworks.com/help/pdf_doc/matlab/getstart.pdf, s.161
Przykład (2)
function [nr_ln, txt_ln] = pierWystNazwy(nazwa_pliku, szukana_nazwa)
%PIERWYSTNAZWY szuka linii kodu, w której po raz pierwszy użyto nazwy
% Wywołanie: [nr_ln, txt_ln] = pierWystNazwy(nazwa_pliku, szukana_nazwa)
fid = fopen(nazwa_pliku,'r');
nr_ln = 0;
% otwiera plik do odczytu w trybie bin.
while ~feof(fid)
txt_ln = fgetl(fid);
nr_ln = nr_ln + 1;
if strfind(txt_ln, szukana_nazwa) % szukanie łańcucha w łańcuchu
break
% przerywa wykonanie pętli
end
end
fclose(fid);
>> [n,l]=pierWystNazwy('liniekodu.m','strtrim')
n =
8
l =
line = strtrim(fgetl(fid)); % fgetl-czyta linie; strtrim-usuwa wciecia
Sprawdzenie warunków początkowych
Instrukcja warunkowa + funkcja error(id_błędu, komunikat_błędu)
●
function C = mnozenieTablic(A, B)
%MNOZENIETABLIC mnozy dwie tablice, element po elemencie
if ~isequal(size(A),size(B))
error('mnozenieTablic:wymiary',...
'Wymiary macierzy A: %d x %d, B: %d x %d.',...
size(A,1), size(A,2), size(B,1), size(B,2));
end
C=A.*B;
% id_błędu
% komunikat_błędu:
% format jak printf
Sprawdzenie warunków początkowych
Instrukcja warunkowa + funkcja error(id_błędu, komunikat_błędu)
●
%MNOZENIETABLIC mnozy dwie tablice, element po elemencie
if ~isequal(size(A),size(B))
error('mnozenieTablic:wymiary',...
size(A,1), size(A,2), size(B,1), size(B,2));
end
% id_błędu
% komunikat_błędu:
% format jak printf
C=A.*B;
●
lub bardziej zwięźle – assert(warunek_popr, komunikat_błędu)
assert(isequal(size(A),size(B)),...
size(A,1),size(A,2),size(B,1),size(B,2));
C=A.*B;
>> mnozenieTablic(A,B)
Error using mnozenieTablic (line 3)
Wymiary macierzy A: 2 x 2, B: 3 x 3.
% warunek_poprawności
% komunikat_błędu
Programowa obsługa błędów:
try-catch-end
●
Funkcje error oraz assert rzucają wyjątki
●
MATLAB sam wyświetla komunikaty o błędach
–
●
jeśli wyjątek nie został obsłużony
Programista może zmienić komunikat
●
lub obsłużyć wyjątek:
function C = mnozenieWektorow(A, B)
%MNOZENIEWEKTOROW mnoży elementy dwu wektorów, w razie potrzeby transponując drugi
try
C = A.*B;
catch
C = A.*B';
end
>> a = 1:3, b=a'
a =
1
2
3
b =
1
2
3
>> mnozenieWektorow(a,b)
ans =
1
4
9
Dziś najważniejsze było to...
●
Programowanie w Matlabie jest podobne do
programowania w C/C++
●
nie uczymy się programować od nowa!
–
●
przenosimy umiejętności z C/C++ na Matlaba
Podstawową formą programu jest funkcja, a nie skrypt
A za 2 tygodnie...
●
Typy danych – dokończenie
●
patrz slajdy do wykładu 1.5
●
Optymalizacja obliczeń
●
Grafika w Matlabie

end

Transkrypt

Podobne dokumenty

Zadania powtórzeniowe do ćwiczenia przed kolokwium (niezbyt łatwe)

MSO15 VBA dla Excel Podstawowy Wykłady i warsztaty

komplet uszczelek Top End (W.W647.0)

Wprowadzenie do rodowiska Matlab

Programowanie. Sterowanie programem, struktury

przetwarzanie obrazów

12V 5Ah - Esatech.pl

Wstep do programowania, tworzenie skryptów